Методи і засоби автоматизованого збору та прогнозування середньострокового енергоспоживання на рівні області

Abstract

У кваліфікаційній роботі магістра досліджено методи і засоби автоматизованого збору та прогнозування середньострокового енергоспоживання на рівні області. Проведено аналіз сучасних тенденцій проектування комп’ютерних систем у сфері управління енергетичними ресурсами і встановлено, що доцільними та ефективними технологіями їхнього проектування є використання IoT пристроїв, як кінцевих пристроїв та пристроїв керування у відповідних мережах комунікації. Обгрунтовано та спроектовано архітектуру інтелектуального лічильника електроспоживання, що дало можливість забезпечити оптимізацію та прогнозування енергоспоживання та раціональної експлуатації підключених пристроїв. Досліджено моделі прогнозування енергоспоживання на основі авторегресії, експоненційного згладжування та нейронних мереж, а також виконано їхню програмну реалізовано за допомогою мови програмування Python, що дало можливість одержати точні результати прогнозу з похибкою на рівні 3%-4%.

In the master's thesis the methods and means of automated collection and forecasting of medium-term energy consumption at the regional level are investigated. An analysis of current trends in the design of computer systems in the field of energy management and found that appropriate and effective technologies for their design is the use of IoT devices as end devices and control devices in the relevant communication networks. The architecture of the intelligent electricity consumption meter was substantiated and designed, which made it possible to provide optimization and forecasting of energy consumption and rational operation of connected devices. Models of energy consumption forecasting based on autoregression, exponential smoothing and neural networks were studied, and their software was implemented using the Python programming language, which made it possible to obtain accurate forecast results with an error of 3% -4%.